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666ghj / BettaFish

git clone https://github.com/666ghj/BettaFish.git v3.0.0 · 10mo ago

微舆:人人可用的多Agent舆情分析助手,打破信息茧房,还原舆情原貌,预测未来走向,辅助决策!从0实现,不依赖任何框架。

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2026-10-20 · 42,478 ★ 2026-10-22 · 42,498 ★
LanguagePython
LicenseGPL-2.0
Created2024-07-01 (2y ago)
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English | 中文文档
## ⚡ 项目概述
“**微舆**” 是一个从0实现的创新型 多智能体 舆情分析系统,帮助大家破除信息茧房,还原舆情原貌,预测未来走向,辅助决策。用户只需像聊天一样提出分析需求,智能体开始全自动分析 国内外30+主流社媒 与 数百万条大众评论。
> “微舆”谐音“微鱼”,BettaFish是一种体型很小但非常好斗、漂亮的鱼,它象征着“小而强大,不畏挑战”
查看系统以“武汉大学舆情”为例,生成的研究报告:武汉大学品牌声誉深度分析报告
查看系统以“武汉大学舆情”为例,一次完整运行的视频:视频-武汉大学品牌声誉深度分析报告
不仅仅体现在报告质量上,相比同类产品,我们拥有🚀六大优势:
1. **AI驱动的全域监控**:AI爬虫集群7x24小时不间断作业,全面覆盖微博、小红书、抖音、快手等10+国内外关键社媒。不仅实时捕获热点内容,更能下钻至海量用户评论,让您听到最真实、最广泛的大众声音。
2. **超越LLM的复合分析引擎**:我们不仅依赖设计的5类专业Agent,更融合了微调模型、统计模型等中间件。通过多模型协同工作,确保了分析结果的深度、准度与多维视角。
3. **强大的多模态能力**:突破图文限制,能深度解析抖音、快手等短视频内容,并精准提取现代搜索引擎中的天气、日历、股票等结构化多模态信息卡片,让您全面掌握舆情动态。
4. **Agent“论坛”协作机制**:为不同Agent赋予独特的工具集与思维模式,引入辩论主持人模型,通过“论坛”机制进行链式思维碰撞与辩论。这不仅避免了单一模型的思维局限与交流导致的同质化,更催生出更高质量的集体智能与决策支持。
5. **公私域数据无缝融合**:平台不仅分析公开舆情,还提供高安全性的接口,支持您将内部业务数据库与舆情数据无缝集成。打通数据壁垒,为垂直业务提供“外部趋势+内部洞察”的强大分析能力。
6. **轻量化与高扩展性框架**:基于纯Python模块化设计,实现轻量化、一键式部署。代码结构清晰,开发者可轻松集成自定义模型与业务逻辑,实现平台的快速扩展与深度定制。
**始于舆情,而不止于舆情**。“微舆”的目标,是成为驱动一切业务场景的简洁通用的数据分析引擎。
> 举个例子. 你只需简单修改Agent工具集的api参数与prompt,就可以把它变成一个金融领域的市场分析系统
>
> 附一个比较活跃的L站项目讨论帖:https://linux.do/t/topic/1009280
>
> 查看L站佬友做的测评 开源项目(微舆)与manus|minimax|ChatGPT|Perplexity对比
告别传统的数据看板,在“微舆”,一切由一个简单的问题开始,您只需像对话一样,提出您的分析需求
## 🪄 赞助商
LLM模型API赞助: 
 AI联网搜索、文件解析及网页内容抓取等智能体核心能力提供商: 
安思派开放平台(Anspire Open)是面向智能体时代的领先的基础设施提供商。我们为开发者提供构建强大智能体所需的核心能力栈,现已上线AI联网搜索【多版本,极具竞争力的价格】、文件解析【限免】及网页内容抓取【限免】、云端浏览器自动化(Anspire Browser Agent)【内测】、多轮改写等服务,持续为智能体连接并操作复杂的数字世界提供坚实基础。可无缝集成至Dify、Coze、元器等主流智能体平台。通过透明点数计费体系与模块化设计,为企业提供高效、低成本的定制化支持,加速智能化升级进程。
 专注 AI 图片/视频生成的低价 API 平台,GPT-Image-2 低至 $0.006/张:  
感谢 APIMart 赞助了本项目!APIMart 是专注 AI 图片/视频生成的低价 API 平台,GPT-Image-2 低至 $0.006/张,1 美元可出图 160+ 张。图片、视频一套异步 API 通吃,提交任务拿 ID、回调取结果,跑批万张不超时、换模型不改代码。按量付费、无月费,通过 此注册链接 注册即可开用。
## 🏗️ 系统架构
### 整体架构图
**Insight Agent** 私有数据库挖掘:私有舆情数据库深度分析AI代理
**Media Agent** 多模态内容分析:具备强大多模态能力的AI代理
**Query Agent** 精准信息搜索:具备国内外网页搜索能力的AI代理
**Report Agent** 智能报告生成:内置模板的多轮报告生成AI代理
### 一次完整分析流程
| 步骤 | 阶段名称 | 主要操作 | 参与组件 | 循环特性 |
|------|----------|----------|----------|----------|
| 1 | 用户提问 | Flask主应用接收查询 | Flask主应用 | - |
| 2 | 并行启动 | 三个Agent同时开始工作 | Query Agent、Media Agent、Insight Agent | - |
| 3 | 初步分析 | 各Agent使用专属工具进行概览搜索 | 各Agent + 专属工具集 | - |
| 4 | 策略制定 | 基于初步结果制定分块研究策略 | 各Agent内部决策模块 | - |
| 5-N | **循环阶段** | **论坛协作 + 深度研究** | **ForumEngine + 所有Agent** | **多轮循环** |
| 5.1 | 深度研究 | 各Agent基于论坛主持人引导进行专项搜索 | 各Agent + 反思机制 + 论坛引导 | 每轮循环 |
| 5.2 | 论坛协作 | ForumEngine监控Agent发言并生成主持人引导 | ForumEngine + LLM主持人 | 每轮循环 |
| 5.3 | 交流融合 | 各Agent根据讨论调整研究方向 | 各Agent + forum_reader工具 | 每轮循环 |
| N+1 | 结果整合 | Report Agent收集所有分析结果和论坛内容 | Report Agent | - |
| N+2 | IR中间表示 | 动态选择模板和样式,多轮生成元数据,装订为IR中间表示 | Report Agent + 模板引擎 | - |
| N+3 | 报告生成 | 分块进行质量检测,基于IR渲染成交互式 HTML 报告 | Report Agent + 装订引擎 | - |
### 项目代码结构树
 [code] 
## 🚀 快速开始(Docker)
### 1. 启动项目
复制一份 `.env.example` 文件,命名为 `.env` ,并按需配置 `.env` 文件中的环境变量
执行以下命令在后台启动所有服务:
 [code] 
> **注:镜像拉取速度慢**,在原 `docker-compose.yml` 文件中,我们已经通过**注释**的方式提供了备用镜像地址供您替换
### 2. 配置说明
#### 数据库配置(PostgreSQL)
请按照以下参数配置数据库连接信息,也支持Mysql可自行修改:
| 配置项 | 填写值 | 说明 |
| :--- | :--- | :--- |
| `DB_HOST` | `d